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[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
罗凯 罗旭 冯仲科 李静锐 吴露露
该研究以Matlab为平台,应用自组织特征映射网络模型对研究区的遥感影像数据进行土地使用类型的分类。结果表明:在设计神经网络模型时,输出层节点数的确定不仅与分类数相关,同时也需要考虑研究区数据的模数,输出层节点数正确与否很大程度上制约着研究结果的精度。研究证明,自组织特征映射网络通过神经元之间的竞争能模拟大脑神经系统中的"近兴奋远抑制"功能使得该网络的收敛性更好,其分类精度较高,而且该神经网络不需要学习样本使其应用更加简单。因此自组织特征映射网络在遥感分类中有着很好的应用前景。
[期刊] 林业科学
[作者]
李林峰 张金屯 周兰 邵丹
采用自组织特征映射网络(SOM)对芦芽山自然保护区青杄林进行数量分类和排序。结果表明:SOM将60个森林样地划分为8个群落类型,各类型在排序图上都有其分布范围和界限,且群落结构、物种组成差异明显,说明分类和排序结果合理,可较好地揭示群落间的生态关系;通过环境因子梯度的可视化方法,确定海拔、坡位和坡度是影响该地区青杄林生长和分布的主要因子,揭示群落、物种及植被分布和环境因子的关系。结果表明SOM网络适用于表征群落生态特征及探索群落和环境相互关系的研究,将其应用于自然保护方面,将有利于对不同植被类型进行分类和管理。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
王鹏程 杨国栋 张晓晨 钟育谦 翟飞飞 张贵宝 邱靖 陈林 王贤荣 伊贤贵
为了解国家Ⅱ级保护植物宝华玉兰Magnolia zenii的种群分布规律及其濒危原因,进一步揭示宝华玉兰野生种群与群落及环境之间的生态关系,应用自组织特征映射网络(SOM)对宝华玉兰生存群落进行了排序和分类,以期为保护和管理宝华玉兰种群野生种质资源提供理论依据和新的方法。结果如下:①群落结构分析表明,宝华玉兰天然更新缺乏,且紫楠Phoebe sheareri,建始槭Acer henryi等优势种占据了主要生存空间与资源,影响了宝华玉兰种群增长和发展,使其在群落中处于不稳定地位;②SOM将40个样方进行聚类分析,得到7个群落类型。不同群落类型之间的物种组成存在差异,界限清晰,排序结果与优势种实际分布情况吻合,说明SOM的分类结果具有合理性;③环境因子可视化分析揭示了宝华玉兰分布于坡度较缓的半阳坡,种群分布主要受到坡向和坡度2个环境因子的影响,由于宝华玉兰自身生长过程中对环境要求的特殊性和不适应性,造成了其濒危现状;④SOM具有高度非线性拟合的特点,且能够同时进行排序和分类,并将分类结果可视化,呈现样方之间的相似性,说明SOM应用于群落分类和排序,反映种群与群落及环境之间的生态关系是合适的。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
黄亚捷 叶回春 张世文 郧文聚 黄元仿
【目的】耕地生产力的高低直接关系到国家粮食安全,科学分析不同区域耕地生产力构成要素及其影响机制、摸清耕地资源状况,对于把握耕地资源利用的科学决策、实现耕地产能提升,特别是支撑省域土地整治以及高标准基本农田划定、保障国家粮食安全战略具有重要意义。【方法】基于中国31个省(自治区/直辖市)的土壤肥力、气候条件、地形地貌等自然条件及经济投入、效益反馈等社会统计数据,建立构成自然要素及社会经济要素的指标体系。根据粮食作物单产对耕地生产力分级,并结合以往区划确定耕地生产力区。在深入剖析耕地生产力与其构成素要素之间的复杂、高维、非线性关系基础上,采用自组织特征映射神经网络模型,通过U-矩阵面板以及变量位面...
[期刊] 地域研究与开发
[作者]
郝俊卿 王雁林
县域经济评价分类是区域经济发展研究中的重要课题。针对县域经济评价分类与其影响因素之间复杂的非线性关系,文章提出应用自组织映射神经网络模型来评价县域经济发展实力。以延安市为例,建立了实用的县域经济评价指标体系,应用建立的自组织映射神经网络模型进行了评价分类。针对分类结果,提出了延安市各县区县域经济协调发展的对策。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张金屯 孟东平 席跃翔
自组织神经影射网络(SOFM)对复杂问题和非线性问题具有较强的分析和解决功能,其特征完全适合植物群落的排序研究。该文介绍了SOFM的基本原理和排序分析过程及方法,并应用SOFM网络排序对太行山中段植物群落进行了排序分析。其计算过程在Matlab 6.5神经网络工具箱中实现。结果将68个样方排列在SOFM拓扑空间,排序轴反映了明确的生态梯度,能够反映植物群落间的生态关系,生态意义明确,符合植被实际,表明SOFM网络是有效的植物群落排序方法。在SOFM排序过程中也很容易进行聚类,有利于群落分类和排序的结合。
[期刊] 中国卫生经济
[作者]
曹林林 吴洁琪 孙利华
目的:通过介绍贝叶斯法的基本原理及贝叶斯网络的主要内容,探究贝叶斯网络在映射法的优势及应用现状,进一步推进其在映射法的应用。方法:采用文献研究的方法,对国内外已发表的贝叶斯网络在映射法中应用的文献进行回顾分析,研究其在映射法中的应用现状与发展前景。结果与结论:目前,关于映射法中映射模型的优劣性尚无一致定论。贝叶斯网络作为一种基于反应水平的映射转换模型,以节点间的概率分布表作为模型构建的直接结果,从而确定一种健康状态。同时,该方法综合利用先验信息和样本信息,提高了统计推断的精确度和可信性,能够较好地弥补目前常用映射模型的不足。
关键词：
贝叶斯网络 映射法 健康效用值
[期刊] 国土资源科技管理
[作者]
张惠琴 陆轶 周洋
在现有技术创新效率研究成果的基础上，用智能诊断方法对评价指标做进一步分析，目的是快速完成企业或组织技术创新效率在整个行业内的定位识别。针对ＤＥＡ模型评价的技术创新效率指标，采用自组织映射（ＳＯＭ）神经网络的方法对其进行智能诊断，仿真结果显示该方法可以有效对不同企业或组织技术创新效率进行智能诊断，从而快捷高效地为企业技术创新决策提供依据。
关键词：
技术创新 创新效率 自组织映射 智能诊断
[期刊] 统计与决策
[作者]
蔡中华
为了研究地区产业结构的空间分布规律,文章采用自组织映射(SOM)的聚类方法,对2005年中国省级地区和美国各州的产业结构进行了聚类分析。结果表明,自组织映射的方法能够将地区产业结构在输出层聚成几个明显区域,区域内地区的产业结构相似,而区域间省份的产业结构有明显的差异性;同时进一步的分析表明,在目前的经济条件下,工业化水平是中国地区产业结构差异性的主导因素;而美国的产业结构差异性的主导因素是第三产业化水平,这种区别也体现了不同国家的产业结构与经济发展水平之间的相关性。
关键词：
自组织映射 产业结构 聚类分析
[期刊] 图书情报知识
[作者]
安璐 余传明
本文通过计算60种有代表性的图书情报类英文期刊从2006年至2008年的主题数量与方差,将被调查期刊按照其主题专业化与综合性分为四类。在每类期刊中选取影响因子最高的期刊,利用自组织映射的成分图分析特定期刊的主题特点。结果发现,大多数(占85%)期刊较为均衡地报导有限数量的主题;少数(占13.3%)期刊呈现出较强的综合性,即较为均衡地报导数量较多的主题;个别(占1.7%)期刊涉猎广泛,且具有明显的主题侧重;不存在高度专业化的期刊。其中,期刊的主题数量与主题侧重程度差异(由方差反映)呈现同向变化的规律,即期刊的主题数量越多,其主题侧重程度差异也越大,反之亦然。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
陆元昌 陈敬忠 洪玲霞 雷相东
以吉林省旺清林业局金沟岭林场为例,在地面调查数据和LandsatTM多光谱卫星遥感数据的基础上,以ER DAS遥感影像处理系统和MapInfo地理信息系统支持,利用基于二类调查数据取证遥感分类技术,对其森林景观进行分类和评价,得到金沟岭林场森林景观空间分布图及空间格局分析结果。本研究提出的一套实用技术方法可为宏观上快速提取森林景观要素及空间格局状态提供技术参考,结果可为进一步森林景观规划和设计提供依据。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王任华 霍宏涛 游先祥
应用人工神经网络模型对陆地卫星TM多光谱图像进行了森林植被分类的研究 ,共选取了 8种主要植被类型 ,重点是研究在不同背景条件下存在同谱异物现象的云杉、油松和落叶松等针叶林树种的分类方法 .所采用的网络模型为 3层误差后向传播神经网络模型 ,鉴于贺兰山自然植被垂直带谱明显 ,利用误差后向传播网络模型的并行分布式结构 ,研究中引入高程数据作为一个独立波段与 3个多光谱波段一起直接进行分类 ,取得了很好效果 .该方法与常规的最大似然法相比 ,存在同谱异物现象的云杉、油松和落叶松的分类精度平均提高了 2 7 5个百分点 .对存在同物异谱现象的阔叶林的分类精度也有一定程度的提高 .
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
蒋治浩 林辉 张怀清 蒋馥根
【目的】近年来,越来越多高时间分辨率、高空间分辨率卫星相继出现,为我们的生产生活提供了很大的便利,如何利用好这些数据庞大、信息丰富的遥感影像一直以来都是国内外研究的热点问题。其中遥感影像的分类是将大量的遥感影像应用于各个领域的基础,针对传统方法对于高分辨率影像分类精度提高难的问题,提出一种面向对象结合卷积神经网络的遥感分类方法。【方法】首先利用构建moran’s I指数与地理探测器q统计量的二维空间的方法,确定最佳分割尺度,以最大面积法确定均质因子权重,对预处理后的GF-1影像进行分割,利用分割后的对象的特征作为分类模型的输入变量,建立一维卷积神经网络(1D-CNN)的分类模型,构建了基于像元的支持向量机,面向对象的支持向量机分类模型,对研究区进行了分类。【结果】利用面向对象的一维卷积神经网络方法进行分类,分类结果总体精度为93.10%,Kappa系数为0.916 7,同基于像元支持向量机方法相比,总体精度提高了24.35%,Kappa系数提高了0.292 3;同面向对象的支持向量机方法相比,总体精度提高了6.2%,Kappa系数提高了0.074 6。【结论】利用构建的moran’s I指数与地理探测器q统计量的二维空间和最大面积法确定最佳分割参数,建立一维卷积神经网络结合面向对象的方法对遥感影像进行分类,与传统模型相比得到的分类结果精度较高,是一种快速有效的分类方法。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
程昌秀 严泰来 朱德海 张玮
为提高高分辨率遥感影像的分类精度 ,本文提出了一种 GIS与 RS集成的分类技术。它从遥感影像和 GIS矢量数据一体化的角度出发 ,充分利用了矢量数据的图斑边界信息 ,通过提取单一地类图斑内的灰度特征、纹理特征和形态特征识别图斑所属地类。经研究表明 :无论在实验结果上还是在分类的机理上都证明了 ,在高分辨率遥感影像的土地利用分类中 ,这种 GIS与 RS集成的分类技术的准确率超过了传统遥感影像分类的准确率
关键词：
GIS与RS集成 遥感影像分类 特征提取
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王鲁 吴冲
良好的财务危机预警模型能够有效监控企业运营情况,避免企业倒闭或被重组的悲剧发生。本文结合自组织映射模型和模糊C均值的模糊隶属度,构造模糊自组织映射模型,并应用到财务危机预警中。该模型将模糊隶属度带入到学习率函数中,在计算过程中自动更新获胜节点邻域范围,并在迭代过程中采用批学习算法,提高预测精度、稳定输出结果。对沪深两市上市公司的财务指标进行实证研究,通过与传统预警模型对比,得出模糊自组织映射模型在财务危机预警方面具有更优越的预测性能。
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